AI是繁荣还是泡沫？哈佛学者剖析OpenAI千亿交易背后的风险

82 0 0

文章摘要

AI领域的巨额投资热潮引发了与上世纪90年代互联网泡沫相似的担忧。Nvidia对OpenAI的1000亿美元投资承诺，以及OpenAI对芯片的对等采购，标志着AI军备竞赛正在全速推进。这些交易虽然受到投资者欢迎，但也让人联想到1990年代末期的循环融资安排，即供应商和客户相互抬高估值却未创造真正价值。彭博社将这种模式描述为”日益复杂且相互关联的商业交易网络”，推动着万亿美元规模的AI繁荣。

当前AI经济受到两场竞赛的推动：地缘政治霸权争夺和金融回报竞赛。这两股力量相互放大，加剧了过度投资的风险。与互联网泡沫时期类似，资本部署的时机超前于应用普及，导致市场集中度达到惊人水平。”七巨头”科技公司占标普500指数的三分之一以上，这一比例是2000年泡沫时期顶级科技公司的两倍。AI公司的估值基于激进的预测而非当前收益，复杂的交易结构进一步增加了泡沫风险。

消费者热情与企业谨慎形成了鲜明对比。ChatGPT以创纪录的速度达到1亿用户，但企业采用仍然犹豫不决。麻省理工学院的研究表明大规模生产力提升难以实现，建议专注于高价值用途、将AI嵌入工作流程并逐步扩展。企业将隐私、可靠性、合规性、安全性和财务风险列为主要障碍，这种谨慎态度可能导致当前大规模的基础设施建设面临产能过剩风险。

产业政策和国家安全考量正在重塑AI发展轨迹。美国政府通过创造激励和进行针对性投资推动AI发展，将AI不仅视为经济机遇，也是国家安全当务之急。欧洲则更关注风险管理，启动了”AI大陆行动计划”和10亿欧元的”应用AI”倡议以加速采用。与此同时，AI初创公司的风险投资超过了此前加密货币和移动技术的周期，主权财富基金增添了另一波投资，这些投资行为都建立在需求最终会实现的假设上。

AI发展面临土地、劳动力和能源等硬性约束。数据中心需要拥有电力和水资源的大型场地，而社区正在抵制其扩张。劳动力短缺不仅限于工程师，还延伸到技术工种。能源是最严峻的约束，高盛预测到2030年美国数据中心的能源消耗将翻倍。这些限制造成了稀缺性，早期行动者获得能力和优势，而落后者则掉队。

对于商业领导者而言，成功需要专注和严谨。真正的变革需要建立适应AI的文化、在高价值领域进行有针对性的押注、并将AI嵌入运营。沃尔玛等成功案例表明，将AI用于强化核心优势而非追逐每一个新趋势才能创造持久价值。领导者还应将资源投入数据治理，并重新设计组织以便人与AI能够有效协作，因为企业转型是一个多年旅程，价值随时间捕获而非通过投机收益获得。

人工智能既深远又脆弱，其长期轨迹指向重新定义产业和重塑工作。但在短期内，地缘政治竞争与放松监管政策和投机资本相结合，创造了与过去泡沫极为相似的条件。历史的教训不是泡沫使技术变得毫无价值，而是它们扭曲了时机和预期。那些专注于将AI嵌入工作流程并培养能够适应的劳动力的领导者将获得持久价值，而那些参与新兴治理框架的人将帮助塑造AI经济的规则。这一时刻将被铭记为AI驱动经济的开端还是过度扩张，取决于当前高管和投资者做出的决策。